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Ⅰ EViews编程3

第1讲EViews基础3

1.1认识EViews4

1.1.1 EViews窗口4

1.1.2 EViews是可编程的4

1.1.3启动和退出5

1.1.4获取帮助6

1.2实例体验7

1.2.1数据查看9

1.2.2回归模型估计13

1.2.3修改模型16

1.2.4预测17

1.2.5进一步的检验18

1.2.6结束语20

1.3工作文件21

1.3.1基本概念21

1.3.2打开和关闭21

1.3.3建立22

1.3.4保存25

1.3.5从外部数据创建26

1.3.6小结29

1.4序列对象30

1.4.1创建和初始化30

1.4.2命名规则31

1.4.3查看32

1.4.4定格和打印33

1.4.5其他操作34

1.4.6数据和函数36

1.4.7小结37

1.5对象：数据和方法38

1.5.1面向对象38

1.5.2 EViews对象40

1.5.3群对象41

1.5.4命令语法44

1.6小结45

第2讲EViews程序设计47

2.1表达式和赋值48

2.1.1常量48

2.1.2变量48

2.1.3运算符52

2.1.4表达式54

2.1.5赋值55

2.1.6超前、滞后和差分59

2.1.7缺失值60

2.1.8小结62

2.2流程控制63

2.2.1 IF语句63

2.2.2 FOR循环65

2.2.3 WHILE循环68

2.2.4跳出循环69

2.2.5子程序69

2.2.6小结75

2.3编程和执行76

2.3.1编辑程序76

2.3.2执行程序78

2.3.3命令和函数81

2.3.4小结82

2.4字符串和日期83

2.4.1字符串83

2.4.2日期87

2.4.3小结92

2.5多页工作文件93

2.5.1建立工作页93

2.5.2管理工作页95

2.5.3结构化工作页96

2.5.4工作页信息99

2.5.5工作文件函数100

2.5.6修改工作页103

2.5.7小结108

2.6使用样本对象110

2.6.1工作样本集110

2.6.2样本对象115

2.6.3样本表达式117

2.6.4小结120

2.7编程提示121

2.7.1小提示121

2.7.2系数对象122

2.7.3复制122

2.7.4命令和函数124

2.7.5通配符126

2.8深入编程128

2.8.1表格和图形128

2.8.2自新序列129

2.9小结133

Ⅱ时间序列分析137

第3讲 回归分析137

3.1普通最小二乘估计138

3.1.1例子138

3.1.2方程的设定139

3.1.3多元线性回归141

3.1.4估计结果143

3.1.5方程对象145

3.1.6小结147

3.2方差稳健估计148

3.2.1一致估计148

3.2.2例子149

3.3解释变量151

3.3.1哑变量151

3.3.2交互项153

3.3.3多项式分布滞后155

3.4加权最小二乘估计159

3.4.1理论回顾159

3.4.2例子160

3.5两阶段最小二乘估计163

3.5.1理论回顾163

3.5.2例子166

3.5.3其他设定167

3.6非线性最小二乘估计169

3.6.1理论回顾169

3.6.2例子170

3.6.3估计中的问题173

3.7小结174

第4讲 检验和预测177

4.1设定和检验基础178

4.1.1模型设定178

4.1.2假设检验180

4.2系数检验182

4.2.1置信椭圆182

4.2.2 Wald检验184

4.2.3遗漏变量187

4.2.4 冗余变量188

4.2.5 Granger因果关系188

4.3残差检验190

4.3.1序列相关的LM检验190

4.3.2残差平方的相关图191

4.3.3 ARCH LM检验192

4.3.4 White检验193

4.4稳定性和设定检验195

4.4.1 Chow检验195

4.4.2 Chow预测检验196

4.4.3 RESET检验197

4.5预测基础199

4.5.1预测误差199

4.5.2预测评价200

4.5.3用EViews进行预测201

4.6回归方程预测206

4.6.1有滞后因变量的预测206

4.6.2有ARMA项的预测207

4.6.3.表达式的预测208

4.7应用实例211

4.7.1递归最小二乘估计211

4.7.2结构断点检验214

4.7.3 Hausman检验215

4.7.4非嵌套模型检验217

4.7.5 Cox检验218

4.8小结221

第5讲ARMA模型225

5.1线性相关226

5.1.1自相关和偏自相关226

5.1.2序列相关的检验228

5.1.3互相关231

5.2 ARMA建模232

5.2.1自回归232

5.2.2 ARMA结构234

5.2.3模型设定235

5.3估计和诊断242

5.3.1估计方法242

5.3.2模型诊断245

5.4小结250

第6讲ARCH模型253

6.1概览254

6.1.1模型设定254

6.1.2标准化残差分布255

6.1.3对数似然函数256

6.2 GARCH模型258

6.2.1基本形式258

6.2.2其他形式260

6.3应用实例262

6.3.1汇率262

6.3.2检验和预测264

6.3.3扩展模型268

6.4非对称GARCH模型273

6.4.1 TGARCH273

6.4.2 EGARCH275

6.4.3 PGARCH279

6.4.4 CGARCH281

6.4.5 GARCH效应282

6.5其他GARCH模型284

6.5.1系数限制模型284

6.5.2ARCD模型285

6.5.3多元GARCH286

6.6小结287

第7讲 单位根过程293

7.1基本概念294

7.1.1平稳性294

7.1.2随机趋势297

7.2单位根检验301

7.2.1检验方法301

7.2.2零频率频谱估计307

7.2.3滞后阶数309

7.3应用实例310

7.3.1单位根检验310

7.3.2检验方法比较314

7.3.3 DGP识别317

7.3.4季节性321

7.3.5误差修正模型324

7.4小结325

第8讲 面板数据基础331

8.1线性模型333

8.1.1矩阵333

8.1.2模型表示336

8.1.3简单估计方法338

8.2固定效应和随机效应341

8.2.1固定效应341

8.2.2随机效应344

8.2.3比较347

8.3应用实例349

8.3.1简单估计349

8.3.2固定效应350

8.3.3随机效应351

8.3.4非平衡面板353

8.4使用合伙对象354

8.4.1创建355

8.4.2合伙数据357

8.4.3合伙对象359

8.4.4数据存取362

8.4.5小结366

8.5双向效应367

8.5.1 矩阵关系367

8.5.2双向效应369

8.5.3例子370

8.6其他模型设定372

8.6.1变斜率372

8.6.2 FGLS375

8.6.3 AR项377

8.6.4工具变量法378

8.6.5方程组382

8.7方差估计和检验383

8.7.1系数方差稳健估计383

8.7.2检验385

8.8小结388

第9讲 面板数据应用393

9.1面板工作文件394

9.1.1创建394

9.1.2面板结构400

9.1.3面板工作页函数404

9.1.4修改面板工作页405

9.1.5小结408

9.2使用面板数据409

9.2.1工作样本集409

9.2.2序列对象412

9.2.3其他对象418

9.2.4小结419

9.3应用实例420

9.3.1基本模型420

9.3.2扩展模型427

9.3.3系数方差稳健估计429

9.3.4检验和预测431

9.3.5非线性模型433

9.3.6设定和估计434

9.4面板单位根437

9.4.1检验方法437

9.4.2应用实例442

9.4.3 DGP识别447

9.5小结454

Ⅳ多方程模型459

第10讲 方程组和联立方程459

10.1回归方程组460

10.1.1线性模型460

10.1.2 SOLS估计463

10.1.3 FGLS估计465

10.1.4 FIML估计468

10.1.5非线性模型469

10.1.6系数限制469

10.2使用方程组对象471

10.2.1设定472

10.2.2估计474

10.2.3方程组对象482

10.2.4小结484

10.3联立方程485

10.3.1线性模型485

10.3.2识别486

10.3.3堆叠形式489

10.3.4 S2SLS估计490

10.3.5 3SLS估计492

10.3.6例子493

10.4小结496

第11讲VAR模型499

11.1 VAR基础500

11.1.1模型500

11.1.2检验505

11.1.3预测512

11.1.4 Var对象512

11.2 VAR分析515

11.2.1脉冲响应515

11.2.2方差分解521

11.3 VEC模型525

11.3.1协整和误差修正525

11.3.2 VEC设定526

11.33例子527

11.3.4协整方程识别531

11.4协整检验538

11.4.1检验方法538

11.4.2三类DGP543

11.4.3五种模型545

11.4.4实例分析547

11.5 SVAR模型552

11.5.1模型552

11.5.2短期限制552

11.5.3长期限制557

11.5.4估计558

11.6小结560